Številke, ki stojijo za tem pojavom, so precej zapletene, a pogosto lahko majhna velikost vzorca v študiji povzroči rezultate, ki so skoraj tako slabi, če ne celo slabši, kot da študija sploh ne poteka. Kljub tem statističnim trditvam številne študije menijo, da je 100 alicelo 30 ljudi sprejemljiva številka.
Ali je velikost vzorca 20 premajhna?
Glavni rezultati morajo imeti 95-odstotne intervale zaupanja (CI), njihova širina pa je neposredno odvisna od velikosti vzorca: velike študije dajejo ozke intervale in zato natančnejše rezultate. Študija 20 subjektov, na primer, bo verjetno premajhna za večino preiskav.
Kaj se zgodi, če je velikost vzorca premajhna?
Velikost vzorca, ki je premajhna zmanjša moč študije in poveča stopnjo napake, kar lahko naredi študijo nesmiselno. Raziskovalci bodo morda prisiljeni omejiti velikost vzorčenja iz ekonomskih in drugih razlogov.
Kaj se šteje za majhno velikost vzorca?
Čeprav je "majhno" enega raziskovalca za drugega veliko, ko govorim o majhnih velikostih vzorcev, mislim na študije, ki imajo običajno skupaj med 5 in 30 uporabniki - velikost, ki je zelo pogosta v študije uporabnosti. … Povedano drugače, statistična analiza z majhnimi vzorci je kot astronomska opazovanja z daljnogledom.
Ali so majhne velikosti vzorcev slabe?
Majhni vzorci so slabi. … Če izberemo majhen vzorec, bomoobstaja večje tveganje, da bo majhen vzorec po naključju nenavaden. Izbira 5 ljudi, ki predstavljajo celotno ZDA, tudi če so izbrani povsem naključno, bo pogosto rezultat, če vzorec ni zelo reprezentativen za populacijo.
